机器学习工程师 - 技能和职业道路

机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，我们使用算法从提供的数据中学习，以对看不见的数据进行预测。最近，医疗保健、金融、电子商务等领域对机器学习工程师的需求迅速增长。根据 Glassdoor 的数据，机器学习工程师的年薪中位数为 131,290 美元。 2021 年，全球机器学习 市场 估值为15.44亿美元。 预计到 38 年，其复合年增长率 (CAGR) 将达到 2029% 以上。

机器学习工程师是一位专业程序员，负责设计、开发和部署系统以自动化预测建模。 机器学习工程师是一个更大团队的一部分，该团队包括数据科学家、工程师、业务分析师和利益相关者。 他是操作大型数据集、迭代建模实验和优化机器学习模型的专家。 本博客将探讨机器学习工程师的工作、他们的资格以及成为机器学习工程师的职业道路。

机器学习工程师的角色和职责

机器学习工程师的角色和职责因行业而异，具体取决于组织的规模和其他角色的可用性，包括数据科学家、数据工程师和数据分析师。 通常，机器学习工程师执行以下任务：

• 了解业务问题和最终目标
• 预处理数据以使其为模型做好准备。
• 执行统计测试和探索性数据分析以获得更深入的见解
• 为数据选择适当的模型和技术
• 评估模型性能
• 优化机器学习系统
• 与数据科学家、数据工程师和利益相关者交流结果
• 使经过训练的模型可用于对实时应用程序或服务进行预测或决策
• 确保已部署模型的可扩展性、版本控制和日志记录
• 监控和解决与已部署模型相关的问题
• 与最新的研究和算法保持联系

成为机器学习工程师所需的技能

编程技巧

掌握 Python 或 R 编程概念是 ML 工程师最重要的技术技能。 专业知识 库和框架 是必要的，具体如下：

• NumPy（科学计算）
• 熊猫（数据操作）
• Matplotlib/Seaborn（探索性数据分析）
• Scikit-learn（机器学习建模）
• PyTorch/TensorFlow/Keras（深度学习建模）
• Apache Spark（数据预处理）

机器学习概念

成为机器学习工程师需要了解常用算法。 这些算法和概念如下：

• 线性回归、逻辑回归、决策树和神经网络
• 监督学习、无监督学习和半监督学习
• 梯度下降
• 正则化
• 过拟合和欠拟合
• 分类、回归、异常检测和聚类

此外，还需要了解 SQL、Git 和云计算。

数学（统计和概率）

由于统计和概率是许多机器学习算法的基础，因此牢牢掌握数学是先决条件。 概率用于许多算法和技术，例如隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯算法和条件概率。 主要统计概念包括概率分布（正态分布、泊松分布、均匀分布等）、集中趋势和分布的度量、假设检验（方差分析、卡方等）、贝叶斯推理等。

软技能

软技能对于机器学习工程师同样重要。 他应该能够与其他团队成员（例如数据工程师和数据分析师）进行沟通和合作。 他应该具有解决机器学习周期中问题的创造力和解决问题的能力以及学习新技术的适应性。 项目管理技能对于有效处理和完成项目至关重要。

机器学习工程师的职业道路

机器学习提供了一个有前途的职业。 可以采取以下路径来建立职业生涯：

计算机科学或相关课程学士学位

许多公司要求候选人拥有学士学位。 机器学习工程师来自不同的背景； 计算机科学、数学或统计学学士学位将为在该领域追求职业生涯的人奠定坚实的基础。

证书

各种知名教育科技平台提供 机器学习课程 和程序。 完成这些课程将帮助您学习编程和机器学习。 它还将提高您作为专业人士的可信度。

建立投资组合

使用您获得的技能构建作品集是机器学习工程师职业道路中最重要的部分。 为此，获取真实世界的数据集并将它们传递到机器学习生命周期。 部署后，在 GitHub 上或通过博客文章记录您的结果。 制作多个作品集项目，将原型添加到您的简历中。

总而言之，机器学习工程师是一个不断发展的角色。 每年，研究机构都会提出突破性的研究和产品。 从事这一领域职业的人应该致力于终身学习并适应技术的进步。

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